IT 之家 1 月 2 日消息，科技媒体 scitechdaily 今天（1 月 2 日）发布博文，报道称印度科学理工学院（IISc）的研究团队成功开发出一种能像人脑一样 " 思考 " 和 " 记忆 " 的新型分子器件。

半导体行业半个多世纪以来一直致力于寻找硅的替代品，试图利用分子构建电子器件。然而，这一愿景长期受阻于现实的复杂性：分子在工作组件中并非孤立存在，而是形成拥挤且相互作用的网络，导致电子移动和结构变化极难预测。

与此同时，旨在模仿大脑工作方式的 " 类脑计算 " 也面临瓶颈，现有的氧化物材料往往只是在机械地模仿学习过程，而非在物理本质上具备学习能力。印度科学理工学院（IISc）的最新研究巧妙地针对这两大挑战，通过一种新型智能材料给出了统一的解决方案。

IISc 纳米科学与工程中心（CeNSE）的研究团队开发了 17 种特定的钌配合物（Ruthenium Complexes），赋予了分子器件前所未有的适应性。

钌配合物是一种由中心金属钌原子和周围配体（分子或离子）结合而成的化合物。在本研究中，它被用作核心材料，通过改变结构来调整电子行为。

研究表明，通过调整围绕在钌分子周围的配体和离子环境，单一器件就能展现出多种动态响应。它不再局限于单一功能，而是能根据指令切换数字与模拟行为，充当存储单元、逻辑门、选择器甚至电子突触。

突触是指神经元之间传递信号的连接点。在电子学中，" 人工突触 " 指能模拟这种连接强度变化（即学习和记忆功能）的电子元件。

论文第一作者 Pallavi Gaur 表示，这种多功能性在固态电子学中极为罕见，该器件不仅能存储和处理信息，甚至具备 " 学习 " 和 " 遗忘 " 的能力。

为了解释并控制这种复杂的 " 变形 " 行为，研究团队建立了一套基于多体物理和量子化学的传输框架。这一理论模型成功追踪了电子在分子膜中的运动轨迹、单个分子的氧化还原过程以及反离子的位移。

这项研究的核心价值在于实现了 " 存算一体 "。由于这种分子材料兼具记忆与计算功能，它为真正的神经形态硬件开辟了新路径，即让学习能力直接编码进材料本身。

该团队目前正着手将这些分子材料集成到标准硅芯片上。这一进展若能通过工业化验证，将极大地推动高能效人工智能硬件的发展，使未来的计算机在物理层面上更接近人类大脑的运作模式。

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